機械学習によるグラフマイニングとその応用

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プログラム

  1. グラフマイニングとは
    1. どういった問題・用途があるのか
    2. グラフの種類
    3. グラフ分析タスクの分類
    4. 機械学習とグラフマイニングの関係
  2. 頻出パターンに基づいたグラフマイニング
    1. 頻出パターンとは
    2. 代表的な頻出部分グラフ列挙アルゴリズム
    3. グラフ分類問題への応用
    4. 応用事例
  3. グラフ生成モデル
    1. グラフ生成モデルとは
    2. グラフ生成モデルの学習
  4. ソーシャルネットワーク分析
    1. 代表的なグラフ特徴量
    2. 影響最大化問題
    3. コミュニティ分析
    4. リンク予測
  5. Graph Embedding の学習
    1. Graph Embedding の基本的な考え方
    2. 代表的な学習アルゴリズム
    3. Graph Embedding の応用
  6. その他の話題

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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